Какие основные этапы включает процесс предиктивного дата-майнинга?

Процесс предиктивного дата-майнинга включает следующие основные этапы: blog.lbenicio.dev

1. Определение проблемы и целей. blog.lbenicio.dev Важно чётко сформулировать проблему и задачи проекта, чтобы анализ был сосредоточен и соответствовал целям организации. blog.lbenicio.dev
2. Сбор данных. blog.lbenicio.dev Это основа любого проекта дата-майнинга. blog.lbenicio.dev Могут использоваться базы данных, электронные таблицы или даже неструктурированные источники, такие как социальные сети. blog.lbenicio.dev
3. Исследование данных. blog.lbenicio.dev Перед применением сложных алгоритмов необходимо понять данные. blog.lbenicio.dev На этом этапе данные визуализируют и обобщают, чтобы получить предварительные выводы и выявить потенциальные закономерности или аномалии. blog.lbenicio.dev
4. Подготовка данных. blog.lbenicio.dev Включает преобразование данных в подходящий формат для анализа. blog.lbenicio.dev Могут использоваться методы нормализации данных, выбора признаков или уменьшения размерности. blog.lbenicio.dev
5. Построение модели. blog.lbenicio.dev На этом этапе выбирают и применяют подходящие алгоритмы дата-майнинга для создания предиктивных моделей. blog.lbenicio.dev Выбор алгоритма зависит от характеристик данных и желаемого результата. blog.lbenicio.dev
6. Оценка модели. blog.lbenicio.dev После построения модели её необходимо оценить и проверить, чтобы оценить производительность и возможности обобщения. blog.lbenicio.dev Для этого сравнивают прогнозируемые результаты с фактическими с использованием таких метрик оценки, как точность, точность или отзыв. blog.lbenicio.dev
7. Развёртывание модели. blog.lbenicio.dev Заключается в развёртывании предиктивных моделей в операционной среде, что позволяет делать прогнозы в реальном времени или интегрировать их в существующие системы для поддержки принятия решений. blog.lbenicio.dev

Каждый этап процесса итеративен, то есть выводы или проблемы, выявленные на поздних этапах, могут привести к пересмотру более ранних. habr.com